jboss不是两个EJB3组件有问题

本文探讨了在JBoss环境中部署互相依赖的EJB组件时遇到的问题,即部署顺序不当导致类找不到的情况,并寻求一种解决方案,使多个EJB组件无论以何种顺序部署都能正常工作。
我一个A EJB组件 一个B EJB组件
我在AEJB组件中引用B EJB组件
然后两个EJB组件一起部署到jboss里面 报类找不到 但是我先部署B再部署A就没有问题 如果设置版本号 也是没有问题

我想如果这样不是很麻烦,我有一堆EJB组件 都相互之间调用 这样都分不清哪些该先部署哪些后部署了


有没有解决这个问题的办法 不管我怎么部署都是可以的呢?
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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